达智汇赵丽娜：5G和AI加速智能制造数字化转型 原创

11月28日，制造业高质量发展高峰论坛在湖南长沙召开，大会由湖南省人民政府、中国工程院、中国科学技术协会作为指导单位，湖南省委网络安全和信息化委员会办公室、湖南省工业和信息化厅、湖南省科学技术协会、长沙市人民政府、中国电子信息产业集团有限公司主办，至顶传媒和中国制造千人会承办。

会上，达智汇智能制造（苏州）有限公司总经理赵丽娜接受至顶网专访，她谈到目前制造也在数字化转型过程中，主要面临数据挖掘以及相关人才缺失的挑战。同时认为5G一定是未来智能制造推进过程中非常关键的一项技术，对制造业的业务流程、管理流程以及生产流程将会形成巨大的冲击。

达智汇智能制造（苏州）有限公司总经理赵丽娜

以下是采访实录：

至顶网：您认为数字化转型过程中最大的痛点是什么？

赵丽娜：两化融合下的信息化系统产生了许多的数据。目前来说，很多企业把数据挖掘出来做价值应用的程度是比较低的。据我们所知，现在大部分企业数据应用价值不到5%。有很多企业虽然上了很多信息化系统，但是它的信息化里面存储的数据并没有把它做有价值的挖掘和应用，这是一个非常宝贵的资产，但使用效率又非常低，这是很多企业在数字化转型里面遇到的问题。

同时数据挖掘成为数字发展转型里面非常大的关卡环节，主要是缺少相对应的数据人才，以前很多的生产制造公司他们是以生产制造改善为主，并没有很好的数据分析工具或者数据分析的思维，能够让他的员工做数据化转型。而数据存在的内容和价值只有使用者是最清楚的，最清楚的人并不知道用什么样的思维把这个数据挖掘出来，而有技术的人又不懂得这个场景的应用，变成两个交替之间是有一个非常大的差异，这个差异化让很多企业在数字化转型当中没有把这个数字资产用得很好。

至顶网：说到数字人才培养的问题，工厂需要数字化转型人采也需要数字化转型，如何去解决这个转型过程中能力的匹配问题？

赵丽娜：数字化的人才转型实际上它是跟流程改善并行的，你可以想象一下，以前我们工厂的车间，他都是大部分需要人去现场观察，来做一些现场指令的。未来数字化的工厂几乎所有的现场指令不基于现场先去观察，而是透过后台的数据报表或者数据平台来观察现场里面的现状了。这是一个非常大的变化，以前只是看实际的物理体系，现在是看信息的数字体系，数字体系转变过程中，员工做在这种转型的过程中，要结合流程的变化，需要重新开始设计他的管理思维，这个管理思维设计的时候，他需要重新构一个新的管理体系，这个新的管理体系里面要把数字驱动这个事情作为一个非常重要的核心内涵，所有职能的人都要能够学会做一个数字驱动新管理模式的转型。而这个数字驱动新管理模式将会成为未来很多数字化工厂制造管理里面非常关键环节。 

至顶网：制造业数字化是一个趋势，但是数字化也需要成本投入，怎么衡量制造业数字化投入的产出比？

赵丽娜：以目前来说，我们所知道的像国内的生产企业他们的投资汇报率要求是比较低的，短则一年，长则最多不超过三年以上的投资，像欧美的制造业是可以希望能够在五年以内的投资回报率是可以接受的。数字化转型可以通过流程+技巧的组合，让整个投资回报率变得更快。本身不单单是一个技术的纬度问题，还有很多的管理思维、很多员工的能力、多维度的融合。如果只是从技术投入来说，依靠别人去做，它的投资回报一定是很长的。如果他自己改善它的流程，加强它的人才培养，可以打幅度的降低投资回报率。所以很多企业会面临数字人才培养的问题。

至顶网：接下来是关于技术类的问题，中国刚刚也发了5G牌照，大家普遍认为5G对制造业是有一个推动作用的，您是如何看的？

赵丽娜：5G一定是未来智能制造推进过程中非常关键的一项技术，为什么这么说？5G最大的效能是加速数据的传递速度。未来很多工厂里面大量的数据采集，以前是靠数字来进行采集，但数字采集的纬度信息是比较少的，未来可能会透过视频的方式来做采集，而视频的方式之后，再透过一些人工智能的算法，应用到很多新的制造管理纬度中。而视频的采集，以前的传输速度并没有那么快，它实时的采集在后台的反应效能是很低的，在智能制造过程中，大家一直很推崇摄像头的推进，对制造新管理模式的应用。但整个数据传输速度比较慢，这样的技术还没有办法得到非常广泛的推广。从5G的时代进来之后，未来有更多的采集方式，不是单一纬度的，我们叫一维数据、二维数据、三维数据。一维数据是0和1的数字，二维数据是图片，三维数据是视频，或者是更多模拟仿真的数据，它以前在传递的时候，比如一个汽车的工艺，它从研发做出来了一个模拟仿真的汽车，它到整个的生产是要七天才可以把它的模型做出来，但是在5G的时代，他可能一天就可以把这件事做完了。这样的可以在很多的现场分析数据纬度变得更多维，因为5G的导入，在整个制造管理当中，它整个管理纬度变得更立体、更全面，涉及的纬度更多，管理的细节会变得更好。我觉得5G它一定是在智能制造领域里面非常关键的一项核心技术，而这个核心技术会被大幅度的、广泛推广。 

很多的工厂里面还会遇到一个情况，全球的工厂有很多，但是它在这个工厂的专家是没有办法有效的解决问题，远程的诊断、维修都是要实时互通的。医院的手术通过5G来实施的连接的手术，现场的设备管理、维修或者是一些关键技术的维修也是可以在远程诊断来实现的，这个部分也是在5G技术里面会得到大面积的推广应用。我觉得5G技术是一个非常好的智能制造推进的元素。

至顶网：其实现在人工智能技术也谈得比较多，人工智能技术对制造业有什么样的应用场景？或者有什么样的改善？

赵丽娜：人工智能的技术已经大规模的应用在智能制造体系当中去了。我们自己做了很多人工智能的解决方案，最简单的来说，从所谓的图像识别或者视觉识别来做品质的检测，产品的检测，这是最简单、最常用的人工智能的技术研究，除了这个以外，不用从知识图谱、云理解或者是语音识别、图像识别这些技术其实都在智能领域里面有各种不一样的应用，而这些应用会让我们整个制造体系产生什么状态呢？它会有一个无形的智慧大脑，以前是靠人来做决策，未来我们将会有一个智慧大脑，透过人工智能的各种采集方式或者各种算法方式变成自己做决策。就像我们现在查百度一样，很多问题不懂可以查百度，未来工厂里面会看到，很多生产单位运作的一些不熟悉的问题，它有个大脑可以支撑它，任何经验的累积场合识别它可以通过这个大脑来实现的。人工智能技术现在已经很广泛的应用在智能制造体系当中了。

以前可能很多的决策体系是靠人来下的，整个智能工厂最大的浪费是领导层下错了决策。下错了决策一片组织跟着做错了方向。现在透过很多大数据的分析，人工智能之后辅助很多的系统实现自我决策的过程。而自我决策的过程中让人做决策的比例会越来越少，智能大脑做决策的比例会越来越多，这样会把很多的人的时间留出来做更有价值、更高负荷程度的工作，让它的饱和度变得越来越高。我们人做了很多一些重复的、低价值的会变得越来越少。 

至顶网：现在国家推动制造业和服务业相结合。从您的观察来看，如何去推动这个制造业和服务业联动呢？

赵丽娜：制造业和生产服务业的融合最大的优势是什么呢？它可以让很多行业当中比较好的解决想法，透过这样的服务模式中会快速的被传递，被传递的过程中，可以让很多企业少走弯路，让它在传递的过程中，服务的过程里面，他可以不用再走别人失败的成本，可以一次性用最短的速度，跟最低的成本达到最好的效果。生产服务的概念叫做所谓知识共享的概念或者是价值传递的概念，它的可以更多的推动整个的工业领域里面知识共享的速度和价值传递的速度，这样会让每个人在改善的过程中不会那么孤单，也不会再走一些弯路，让他节省更多的时间。

至顶网：谢谢！